Case Study: Demographic and Health Survey Data
Case Study: Demographic and Health Survey Data
This is an example of how to use the thrive function,
with data from the above case study.
data <- read.csv('data_droughts_malnutrition_101822.csv')
data <- data[sample(nrow(data), 50000, replace=F),]
head(data)y <- pull(data, stunted)
z <- pull(data, drought)
X <- select(data, -c(stunted, drought))
P <- select(X, education_none, mass_media, rural_residence)
quantiles <- c(0, 20, 40, 60, 80, 100)
B <- 200
estimand <- 'rd'
test <- 'Q'You can add cores > 1 for multiprocessing.
results <- thrive(y, z, X, P, data, quantiles, B, cores=4)Checking positivity...
[1] "Computing ATE."
[1] "Starting bootstrap."
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■ 1% | em: rural_residence | quantile: 0 | bootstrap : 58 ETA: 10m
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■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■ 100% | em: mass_media_0:rural_residence_0 | quantile: 100 | bootstrap : 200 ETA: 0s
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■ 100% | em: mass_media_0:rural_residence_0 | quantile: 100 | bootstrap : 200 ETA: 0s
`summarise()` has grouped output by 'quantile'. You can override using the `.groups` argument.
[1] "Finished in 8.70542500019073 mins."From the 15 potential effect modifiers, Cochran’s Q test identified 11 out of the 15 effect modifiers that rejected the null of homogeneity. This is unadjusted for multiple comparisons.
results$plot
The largest CATEs in magnitude belonged to children whose mothers were not educated and consumed mass media (education_none_1:mass_media_1; increased risk of stunted growth) and to children whose mothers did not consume mass media and did not live in a rural area (mass_media_0:rural_residence_0; decreased risk of stunted growth).
statistics <- results$stats
em_rejectT <- results$em_rejectT
em_quantile_table <- statistics %>%
filter(em %in% em_rejectT) %>%
select(quantile, em, median_cate, mean_cate, cate_ci_lwr, cate_ci_upr) %>%
arrange(desc(abs(median_cate))) %>%
mutate(across(c(median_cate, mean_cate, cate_ci_lwr, cate_ci_upr), \(x) round(x, 3))) %>%
dplyr::rename(
"Quantile" = quantile,
"Effect Modifier" = em,
"Median CATE" = median_cate,
"Mean CATE" = mean_cate,
"Lower 95% CI" = cate_ci_lwr,
"Upper 95% CI" = cate_ci_upr
)
em_quantile_tableThe largest change in treatment effect across prevalence of effect modifier was no mass media consumption and no rural residence, i.e. for every unit increase in the prevalence, the CATE decreases by 0.067 percentage points.
regression_coefficients_table <- statistics %>%
filter(em %in% em_rejectT) %>%
group_by(em) %>%
group_modify(~ broom::tidy(lm(median_cate ~ quantile, data = .x))) %>%
filter(term != "(Intercept)") %>%
select(em, estimate, p.value) %>%
arrange(desc(abs(estimate))) %>%
mutate(estimate = round(estimate, 5),
p.value = ifelse(p.value < 0.001, "<0.001", as.character(round(p.value, 3)))) %>%
dplyr::rename(
"Effect Modifier" = em,
"Coefficient Estimate" = estimate,
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